第 5 章 画像計測による微小傷の検出
5.3 画像間の差分を用いた傷検出方法
5.3.2 傷検出処理
傷検出処理は，マスク処理，傷画素検出，ノイズ除去，傷画素の累積処理から構成さ れる．処理の流れを図 5.9に示す．傷検出処理は，入力画像列中の全画像に対して，そ れぞれ個別に適用される．このとき，処理対象となる画像を処理画像と呼び，Gで表す．
図 5.9 傷検出の流れ Original Images Pool
・・・
・・・
( n ) ( i ) ( i -1 ) ( 1 )
Original Image Mask Area
Clipped Image (i)
Scratch Image
Clipped Image (i-1)
Accumulation Scratch image
- 100 - マスク処理
検査対象は，円筒形状のため画像の端は，歪んで写ってしまう．照明が均一でないな ど，検査画像として問題があり，これを処理すると傷検出の精度を悪化させてしまう．
また，画像端として写っている部位は次のステップにおいて，画像中央に写るため，画 像端は処理を行う必要はない．そこで，「マスク処理」を適用し，処理画像を検査領域 と非検査領域に分離し，非検査領域を除外する．これにより，傷検出精度の悪化を防ぐ と共に処理する領域を削減することができ，処理速度の向上が行える．
傷画素検出
傷画素検出により検出された結果は，画像データとして出力され，このときの画像デ ータを「傷画像」と呼び，Sで表し，画素値をsx,yで表すこととする．
総数n 枚の入力画像列中，i 番目の画像が処理画像として選択されているとき，i 番 目の処理画像Giとそのひとつ前にあたるi－1番目の処理画像Gi-1の各画素間で輝度差 dx,yをとる．dx,yは座標（x, y）の輝度値をgx,yとすると，式（5.1）で求められる．
y i x y ix y
x g g
d , = , − −1 , （5.1）
そして，座標（x, y）での閾値をtx,yとすると，傷画素の画素値sx,yは式（5.2）におい て求められる．
⎩⎨
⎧
≤
= >
y x y x
y x y x y
x d t
t s d
, ,
, ,
, 0,
,
1 （5.2）
ノイズ除去
撮影される入力画像には外乱等の要因により，ノイズが発生する．ノイズの発生した 画素の輝度値は，周辺画素の輝度値より著しく大きい．
本研究に用いた画像間差分による傷検出では，時間あたりの輝度変化の大小により傷 を検出するため，ノイズのような著しい輝度変化が生じると，傷として検出してしまう．
このようなノイズによる検出が起こると，良品・不良品の判定の精度が悪くなってしま う．そこで，ノイズ除去を行う必要がある．発生するノイズと傷との違いとして，傷は ある程度の連結した画素として検出されるが，ノイズは孤立した画素として検出される ことが挙げられる．このことから，傷として検出した画素の8近傍を観察し，傷画素が 存在しない場合，ノイズとして除去することとした．
5.3 画像間の差分を用いた傷検出方法
- 101 -
図 5.10にノイズ除去の概念を示す．処理画像S中の画素値sx,yにおいて，周辺8画
素を確認する．そして，周辺に傷画素がなければ，sx,y = 0とする．これにより，周辺8 画素に傷画素のない画素はすべてノイズとして削除され，面積の大きな連結画素のみが 残された傷画素Sが出力される．
図 5.10 ノイズ除去
傷画素の累積処理
検査画像全域において，検出された傷の面積を計算するため，傷画素の各座標（x, y） において，検出された画素の度数をとる．この度数は累積傷画像Aとして出力される．
傷画像Sにおいて傷の存在する領域では画素値sx,yは1であり，傷の存在しない領域で は画素値sx,yは0であることから，累積傷画像Aおよび，その画素値ax,yは，式（5.3），
（5.4）のような各処理ステップの傷画像Sの加算処理となる．
∑
== n
i
Si
A
1
（5.3）
∑
== n
i ixy y
x s
a
1 ,
, （5.4）